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  • 物聯(lián)森防空間信息化平臺(tái)

    政府行業(yè)

    并建立病蟲(chóng)害疫區(qū)GIS空間數(shù)據(jù)庫(kù);5. 支持監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接收、入庫(kù)、查詢、處理,具有病蟲(chóng)病害預(yù)警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)庫(kù)、專家在線指導(dǎo)等功能;6. 結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)蟲(chóng)情數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,建立病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型算法,支持生成區(qū)域內(nèi)病蟲(chóng)害發(fā)生預(yù)警專題圖,為病蟲(chóng)害防治提供依據(jù)。病蟲(chóng)害智能識(shí)別,專家在線指導(dǎo)

    商家: 云南這里信息技術(shù)有限公司 交付方式: License
    ¥25000.0/個(gè)

    并建立病蟲(chóng)害疫區(qū)GIS空間數(shù)據(jù)庫(kù);5. 支持監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)接收、入庫(kù)、查詢、處理,具有病蟲(chóng)病害預(yù)警、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、知識(shí)庫(kù)、專家在線指導(dǎo)等功能;6. 結(jié)合數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)蟲(chóng)情數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析,建立病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)預(yù)警模型算法,支持生成區(qū)域內(nèi)病蟲(chóng)害發(fā)生預(yù)警專題圖,為病蟲(chóng)害防治提供依據(jù)。病蟲(chóng)害智能識(shí)別,專家在線指導(dǎo)

    政府行業(yè)
    ¥25000.0/個(gè)
  • 一種基于改進(jìn)的YOLOv4-GhostNet水稻病蟲(chóng)害識(shí)別方法

    位。而水稻病害、蟲(chóng)害將直接影響到水稻的質(zhì)量和產(chǎn)量,對(duì)農(nóng)業(yè)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失,關(guān)于水稻病蟲(chóng)害的研究不斷出現(xiàn)。目前圖像識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)方法在病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛:1)利用K-均值聚類算法和最大類間方差法對(duì)小麥病害圖像分割;2)利用均值漂移算法監(jiān)督葡萄生長(zhǎng)狀態(tài)與病蟲(chóng)害;3)釆用基于橢

    作者: 阿煒小菜雞
    發(fā)表時(shí)間: 2022-06-05 01:00:26
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  • 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別系統(tǒng)

    在測(cè)試集上評(píng)估模型性能,輸出識(shí)別結(jié)果。 文獻(xiàn)材料鏈接 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用 農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別的研究進(jìn)展 應(yīng)用示例產(chǎn)品 Plantix:一款基于圖像識(shí)別的農(nóng)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)應(yīng)用。 AgroAI:利用AI技術(shù)進(jìn)行農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)和管理的系統(tǒng)。 總結(jié) 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別系統(tǒng)通過(guò)深度

    作者: 魚(yú)弦
    發(fā)表時(shí)間: 2024-11-10 13:32:57
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  • 人工智能在病蟲(chóng)害圖像識(shí)別中的效果:從理論到代碼實(shí)戰(zhàn)

    人工智能在病蟲(chóng)害圖像識(shí)別中的效果:從理論到代碼實(shí)戰(zhàn) 1. 行業(yè)痛點(diǎn)與研究動(dòng)機(jī) 傳統(tǒng)植保痛點(diǎn):人工巡田耗時(shí)、誤診率高;化學(xué)農(nóng)藥濫用導(dǎo)致抗藥性與生態(tài)破壞。 AI 介入的價(jià)值:基于手機(jī)或無(wú)人機(jī)拍攝的葉片/果實(shí)圖像,實(shí)時(shí)給出病蟲(chóng)害種類與置信度,指導(dǎo)精準(zhǔn)施藥。 技術(shù)挑戰(zhàn): 數(shù)據(jù)類別極不均衡(健康樣本遠(yuǎn)多于病害);

    作者: 江南清風(fēng)起
    發(fā)表時(shí)間: 2025-08-29 15:25:25
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  • 使用Python實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型:智能農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治

    展的重要方向。病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的病蟲(chóng)害檢測(cè),從而提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量。本文將詳細(xì)介紹如何使用Python實(shí)現(xiàn)智能農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治系統(tǒng),幫助你快速入門并掌握基本的開(kāi)發(fā)技能。 一、項(xiàng)目概述 智能農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害檢測(cè)與防治系統(tǒng)

    作者: Echo_Wish
    發(fā)表時(shí)間: 2024-08-27 08:17:53
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  • 【B站UP主-同濟(jì)子豪兄】華為云ModelArts零代碼開(kāi)發(fā)病蟲(chóng)害識(shí)別應(yīng)用

    大家好,我是B站UP主同濟(jì)子豪兄,我希望讓人工智能和大數(shù)據(jù)賦能每一個(gè)行業(yè),每一個(gè)人。今天給大家?guī)?lái)的是使用ModelArts快速開(kāi)發(fā)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別微信小程序,用人工智能的力量賦能農(nóng)業(yè),助力鄉(xiāng)村振興、精準(zhǔn)扶貧!參考文檔和視頻資料ModelArts預(yù)備工作:https://github

    作者: 同濟(jì)子豪兄
    發(fā)表時(shí)間: 2020-09-21 19:59:09
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  • 華為云ModelArts開(kāi)發(fā)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別應(yīng)用

    借助華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts,快速開(kāi)發(fā)部署農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)別微信小程序,讓人工智能普惠田間地頭,助力精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興。

    播放量  3176
  • 【B站UP主-同濟(jì)子豪兄】實(shí)操教程—華為云ModelArts零代碼開(kāi)發(fā)病蟲(chóng)害識(shí)別應(yīng)用

    能和大數(shù)據(jù)賦能每一個(gè)行業(yè),每一個(gè)人。今天給大家?guī)?lái)的是使用ModelArts快速開(kāi)發(fā)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別微信小程序借助華為云一站式AI開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts,快速開(kāi)發(fā)部署農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像識(shí)別微信小程序,讓人工智能普惠田間地頭,助力精準(zhǔn)扶貧與鄉(xiāng)村振興。文檔和資料ModelArts官網(wǎng):www

    作者: 同濟(jì)子豪兄
    發(fā)表時(shí)間: 2020-09-13 04:07:47
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  • 廣西慧云信息基于華為云ModelArts實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害識(shí)別率有效提升,助力農(nóng)業(yè)項(xiàng)目提前預(yù)防病蟲(chóng)害,有效減少經(jīng)濟(jì)損失

    業(yè)務(wù)挑戰(zhàn) 常見(jiàn)病蟲(chóng)害識(shí)別率平均有90%,一些疑難病蟲(chóng)害的整體識(shí)別率卻只有60%左右,不論是在原有識(shí)別率基礎(chǔ)上的提高,還是新增農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別,都需要反復(fù)優(yōu)化模型算法、搜集并標(biāo)注大量的病蟲(chóng)害和作物的圖片、訓(xùn)練和測(cè)試識(shí)別模型,算法和算力均遇到了瓶頸。此外,病蟲(chóng)害圖像的搜集僅依賴于用戶反饋,資源相對(duì)匱乏。

  • 田間地頭“有智慧”,盈禾嘉田打造病蟲(chóng)害防治新模式

    dquo;預(yù)防病蟲(chóng)”、“精準(zhǔn)防控”轉(zhuǎn)變,化被動(dòng)為主動(dòng),以更低成本減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)及防治投入。強(qiáng)化數(shù)據(jù)監(jiān)管,能夠有效預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的發(fā)展趨勢(shì)和可能對(duì)作物產(chǎn)生的影響,對(duì)病蟲(chóng)害防治工作開(kāi)展提供有力參考。提升監(jiān)測(cè)預(yù)警能力,將幫助農(nóng)戶及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害的出現(xiàn),降低甚

    作者: HuaweiCloudDeveloper
    發(fā)表時(shí)間: 2024-07-10 09:53:16
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  • 病毒查殺概述 - 企業(yè)主機(jī)安全 HSS

    病毒查殺的優(yōu)勢(shì) 快速、精準(zhǔn)識(shí)別文件類型 集成了專用的文件類型識(shí)別算法,針對(duì)文件真實(shí)內(nèi)容進(jìn)行檢測(cè),有效鑒別仿冒的文件后綴或內(nèi)容,可以快速、精確識(shí)別上百種文件類型。

  • 什么是人臉識(shí)別 - 人臉識(shí)別服務(wù) FRS

    什么是人臉識(shí)別 人臉識(shí)別服務(wù)(Face Recognition Service,簡(jiǎn)稱FRS),是基于人的臉部特征信息,利用計(jì)算機(jī)對(duì)人臉圖像進(jìn)行處理、分析和理解,進(jìn)行身份識(shí)別的一種智能服務(wù)。人臉識(shí)別以開(kāi)放API(Application Programming Interface,應(yīng)

  • 勒索病毒防護(hù)概述 - 企業(yè)主機(jī)安全 HSS

    勒索病毒,又名勒索軟件,是伴隨數(shù)字貨幣興起的一種新型病毒木馬,通常以垃圾郵件、服務(wù)器入侵、網(wǎng)頁(yè)掛馬、捆綁軟件等多種形式進(jìn)行傳播。企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)一旦遭受勒索病毒攻擊,大部分關(guān)鍵文件將會(huì)被加密,并且僅能通過(guò)向黑客繳納高昂的贖金才能換取解密密鑰恢復(fù)文件。

  • 防勒索病毒安全解決方案

    精準(zhǔn)識(shí)別 已知勒索病毒檢出率達(dá)99%

  • 身份證識(shí)別 - RecognizeIdCard - 文字識(shí)別 OCR

    身份證信息核驗(yàn)請(qǐng)使用人證核身服務(wù)。 圖1 身份證示例圖 身份證識(shí)別支持中華人民共和國(guó)居民身份證識(shí)別。 如果圖片中包含多張卡證票據(jù),請(qǐng)調(diào)用智能分類識(shí)別服務(wù)。 約束與限制 支持中華人民共和國(guó)居民身份證的識(shí)別。 只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式圖片。 圖像各邊的

  • 網(wǎng)絡(luò)圖片識(shí)別 - RecognizeWebImage - 文字識(shí)別 OCR

    Integer 代表檢測(cè)識(shí)別出來(lái)的文字塊數(shù)目。 words_block_list Array of WebImageWordsBlockList objects 識(shí)別文字塊列表,輸出順序從左到右,從上到下。 支持豎行識(shí)別。 支持多朝向文字識(shí)別。 支持字體識(shí)別。 extracted_data

  • 語(yǔ)音識(shí)別解決方案

    OBS的語(yǔ)音文件識(shí)別成可編輯的文本,支持中文普通話的識(shí)別和合成,其中語(yǔ)音識(shí)別還支持帶方言口音的普通話識(shí)別以及方言(四川話、粵語(yǔ)和上海話)的識(shí)別。適用于如下場(chǎng)景:識(shí)別客服、客戶的語(yǔ)音,進(jìn)一步通過(guò)文本檢索,檢查有沒(méi)有違規(guī)、敏感詞、電話號(hào)碼等信息。對(duì)會(huì)議記錄的音頻文件,進(jìn)行快速的識(shí)別,轉(zhuǎn)化成文字,方便進(jìn)行會(huì)議記錄等場(chǎng)景。

  • 通用文字識(shí)別 - RecognizeGeneralText - 文字識(shí)別 OCR

    通用文字識(shí)別 - RecognizeGeneralText 功能介紹 識(shí)別圖片上的文字信息,以JSON格式返回識(shí)別的文字和坐標(biāo)。支持掃描文件、電子文檔、書(shū)籍、票據(jù)和表單等多種場(chǎng)景的文字識(shí)別。 支持中英文以及部分繁體字。該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制,詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。

  • 車牌識(shí)別 - RecognizeLicensePlate - 文字識(shí)別 OCR

    車牌識(shí)別 - RecognizeLicensePlate 功能介紹 識(shí)別輸入圖片中的車牌信息,并以JSON格式返回其坐標(biāo)和內(nèi)容。 該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制,詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 車牌示例圖 支持車牌信息、車牌顏色識(shí)別,支持雙行車牌識(shí)別,支持單張圖片內(nèi)多個(gè)車牌識(shí)別。

  • 文字識(shí)別-發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真

    文字識(shí)別-發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真 文字識(shí)別-發(fā)票識(shí)別與驗(yàn)真 查看部署指南 方案咨詢 該解決方案有何用途? 該解決方案基于華為云文字識(shí)別 OCR增值稅發(fā)票識(shí)別與發(fā)票驗(yàn)真技術(shù)構(gòu)建,自動(dòng)識(shí)別和錄入增值稅發(fā)票各字段信息,減少人工核算工作量,實(shí)現(xiàn)財(cái)稅報(bào)銷自動(dòng)化。同時(shí),自動(dòng)接入國(guó)家稅務(wù)機(jī)關(guān)發(fā)票查驗(yàn)平

  • 通用表格識(shí)別 - RecognizeGeneralTable - 文字識(shí)別 OCR

    true:輸入圖像僅包含有線表格,僅進(jìn)行有線表格識(shí)別。 false: 輸入圖像可能包含無(wú)線表格,同時(shí)進(jìn)行有線表格與無(wú)線表格識(shí)別。 未傳入該參數(shù)時(shí)默認(rèn)為false,即同時(shí)進(jìn)行有線表格與無(wú)線表格識(shí)別。當(dāng)確認(rèn)輸入僅包含有線表格時(shí),該參數(shù)設(shè)為true可達(dá)到更優(yōu)識(shí)別效果。 響應(yīng)參數(shù) 根據(jù)識(shí)別的結(jié)果,可能有不同的HTTP響應(yīng)狀態(tài)碼(status

  • 文字識(shí)別 - 文字識(shí)別 OCR

    None 服務(wù)介紹 文字識(shí)別 OCR 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 01:46 文字識(shí)別技術(shù)簡(jiǎn)介 快速入門 文字識(shí)別 OCR 使用SDK 06:38 SDK使用指導(dǎo) 文字識(shí)別 OCR 使用API 03:04 API使用指導(dǎo) 問(wèn)題排查 文字識(shí)別 OCR 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò) 03:53 獲取Token時(shí)帳密報(bào)錯(cuò)

  • 手寫文字識(shí)別 - RecognizeHandwriting - 文字識(shí)別 OCR

    手寫文字識(shí)別 - RecognizeHandwriting 功能介紹 識(shí)別文檔中的手寫文字、印刷文字信息,并將識(shí)別的結(jié)構(gòu)化結(jié)果以JSON格式返回給用戶。該接口的使用限制請(qǐng)參見(jiàn)約束與限制,詳細(xì)使用指導(dǎo)請(qǐng)參見(jiàn)OCR服務(wù)使用簡(jiǎn)介章節(jié)。 圖1 手寫文字示例圖 約束與限制 只支持識(shí)別PNG、